Frontiers in Physiology

Úvod

Tréninková intenzita a objem jsou prediktory výkonnosti u maratonských běžců (Schmid et al., 2012). Každodenním úkolem v rámci tréninku je běhat optimální intenzitou, aby se vyvolaly požadované fyziologické adaptace, jako je zvýšení rychlosti na anaerobním prahu a maximální spotřeba kyslíku (Lepers a Stapley, 2016). Pokud je intenzita nedostatečná, chybí podněty pro tyto adaptace. Na druhou stranu, pokud intenzita přesahuje optimální úroveň, zvyšuje se riziko přetrénování (O’Connor, 2007). Proto je důležité přesně vyhodnotit intenzitu cvičení, což se opírá o objektivní měření, jako je srdeční frekvence (HR), spotřeba kyslíku a laktát, a subjektivní metody, jako je míra vnímané námahy (Foster et al., 2017). Pokud se HR používá jako měřítko intenzity, obvykle se vyjadřuje jako funkce maximální HR (HRmax) (Vesterinen et al., 2017).

HRmax lze měřit pomocí stupňovaného zátěžového testu (GXT) buď v laboratoři, nebo v terénu (Cleary et al., 2011; Nikolaidis, 2015). Někdy však není provedení GXT žádoucí (např. aby se předešlo únavě vyvolané testováním maximální zátěže v blízkosti závodu nebo souvisejícím finančním nákladům). V takovém případě je alternativou předpověď HRmax z rovnice založené na věku s ohledem na nepřímo úměrný vztah mezi věkem a HRmax. Nejpoužívanějšími vzorci jsou vzorce Foxe, Naughtona a Haskella (Fox-HRmax = 220 – věk) (Fox et al., 1971) a Tanaky, Monahana a Sealse (Tanaka-HRmax = 208 – 0,7 × věk) (Tanaka et al., 2001). Tyto rovnice byly podrobně zkoumány u specifických kategorií dospělé populace, jako jsou zdraví (Nes et al., 2012), sedaví lidé (Sarzynski et al., 2013), lidé s nadváhou (Franckowiak et al., 2011) a sportovci (Faff et al., 2007).

Pokud se výše uvedené studie zabývaly mnoha otázkami ohledně platnosti těchto populárních rovnic HRmax, existují některé aspekty, které vyžadují další výzkum. Například vytrvalostní sportovci (např. maratonští běžci) a zejména mistrovští sportovci jsou v tomto souboru výzkumů nedostatečně zastoupeni. Srovnání sportovců a nesportovců odhalilo nižší naměřenou hodnotu HRmax u první skupiny (Lester et al., 1968). V nedávné studii se ukázalo, že sportovci rychlostních/silových sportů měli podobný naměřený-HRmax jako vytrvalostní sportovci a u obou byly hodnoty nižší než u netrénovaných (Kusy a Zielinski, 2012). Snížení HRmax vyvolané vytrvalostním tréninkem lze vysvětlit doprovodným zvětšením objemu plazmy, zvýšenou funkcí baroreflexu, změnou elektrofyziologie sinoatriálního uzlu a snížením počtu a hustoty beta-adrenergních receptorů (Zavorsky, 2000). Jelikož se jejich naměřené HRmax liší, lze předpokládat, že stejná rovnice HRmax nemůže sedět u sportovců i nesportovců. Tento rozdíl mezi sportovci a nesportovci zdůrazňuje potřebu dále zkoumat populární predikční rovnice na více vzorcích sportovců. Vzhledem k rostoucímu počtu účastníků maratonských závodů (Jokl et al., 2004) má znalost platnosti populárních rovnic založených na věku praktické využití pro velký počet rekreačních maratonců. Kromě toho je predikce HRmax na základě věku hlavním zájmem fyziologů zátěže při podávání GXT, kdy může být dosažení určitého procenta predikované HRmax nezbytné, aby bylo možné považovat konečné hodnoty za maximální (Schaun, 2017). Cílem této studie proto bylo prověřit platnost Fox-HRmax a Tanaka-HRmax na velkém vzorku rekreačních maratonských běžců. Výzkumnou hypotézou bylo, že tyto rovnice, které byly vyvinuty u nesportovců, budou u rekreačních maratonských běžců nadhodnocovat HRmax vzhledem k jejich očekávané nižší HRmax ve srovnání s nesportovci (Lester et al., 1968; Zavorsky, 2000; Kusy a Zielinski, 2012).

Materiál a metody

Design studie a účastníci

Dobrovolně se této studie, která byla inzerována prostřednictvím populárních internetových stránek pro vytrvalostní běžce, zúčastnilo sto osmdesát pět rekreačních maratonců převážně z oblasti Atén. Během září a října 2017 účastníci navštívili laboratoř, kde prováděli GXT na běžeckém pásu. Tato studie byla provedena v souladu s doporučeními Institutional Review Board of Exercise Physiology Laboratory Nikaia s písemným informovaným souhlasem všech účastníků. Všichni účastníci poskytli písemný informovaný souhlas v souladu s Helsinskou deklarací. Protokol byl schválen Institutional Review Board of Exercise Physiology Laboratory Nikaia. Jeden účastník odstoupil ze studie v průběhu GXT, zatímco čtyři účastníci nedosáhli kritéria dosažení VO2max, a proto byla jejich data vyloučena z další analýzy. Do studie jsme proto zahrnuli 180 účastníků z původního vzorku. Co se týče jejich sportovních zkušeností, medián počtu v minulosti absolvovaných maratonů byl 3 a mezikvartilové rozpětí 2-6. Osobní rekord byl 4:09 ± 0:45 h:min.

Protokoly a vybavení

Antropometrie

Výška, tělesná hmotnost a kožní řasy byly měřeny u účastníků v minimálním oblečení a naboso. Pro měření tělesné hmotnosti (s přesností na 0,1 kg) byla použita elektronická váha (HD-351; Tanita, Arlington Heights, IL, USA), pro měření výšky (0,001 m) přenosný stadiometr (SECA Leicester, UK) a pro měření kožních řas (0,2 mm) kaliper (Harpenden, West Sussex, UK). Index tělesné hmotnosti byl vypočten jako podíl tělesné hmotnosti (kg) a výšky na druhou (m2) a tělesný tuk (BF) byl odhadnut z kožních řas (Pařízková, 1978).

Graded Exercise Test

K hodnocení VO2max byla použita modifikovaná verze Conconiho testu (Conconi et al., 1982). Stručně řečeno, po 20minutovém zahřátí zahrnujícím běh a protahovací cvičení provedli účastníci GXT na běžeckém pásu se sklonem +1 %. Počáteční rychlost byla nastavena na 8 km/h a každou minutu se zvyšovala o 1 km/h až do vyčerpání (Chrismas et al., 2017). V pozdních fázích testu byli účastníci energicky povzbuzováni, aby vyvinuli maximální úsilí. Naměřená HRmax byla definována jako nejvyšší hodnota dosažená během testu. HR byl během testu průběžně zaznamenáván přístrojem Team2 Pro (Polar Electro Oy, Kempele, Finsko). Minutová ventilace a VO2 byly zaznamenány analyzátorem plynů (Fitmate Pro, Cosmed, Řím, Itálie). Anaerobní práh byl určen na základě ventilačního prahu, tj. vztahu mezi minutovou ventilací a příjmem kyslíku. Jako kritéria VO2max byly použity plato VO2 (primární kritérium), krevní laktát, věkem předpokládaná HRmax a RPE (sekundární kritéria) (Howley et al., 1995). Požadovaná hodnota RPE byla ≥ 8 na Borgově stupnici 0-10 (Borg, 1988). Vzorky krve byly odebrány 5 minut po ukončení testu a byla analyzována koncentrace laktátu (Accutrend, Roche, Německo). Koncentrace laktátu byla použita jako kritérium dosažení VO2max (akceptované hodnoty > 9 mmol/l) (Todd et al., 2017). Předpokládaná maximální srdeční frekvence byla vypočtena pomocí Tanakova vzorce (Tanaka et al., 2001) – protože Foxův vzorec může HRmax nadhodnocovat (Nikolaidis, 2015) – a byla použita jako kritérium dosažení VO2max (akceptované hodnoty naměřené HRmax ≥ 95 % Tanaka-HRmax).

Statistické analýzy

Statistické analýzy byly provedeny pomocí programu IBM SPSS v.20.0 (SPSS, Chicago, IL, USA). Normalita byla zkoumána pomocí Kolmogorov-Smirnovova testu a vizuální kontroly normálních Q-Q grafů. Údaje byly vyjádřeny jako průměr a směrodatná odchylka (SD). Nezávislý t-test zkoumal rozdíly mezi pohlavími v antropometrických a fyziologických charakteristikách. Ke zkoumání rozdílů mezi naměřenými a předpokládanými hodnotami HRmax byla použita jednosměrná analýza opakovaných měření (ANOVA) a následný Bonferroniho post-hoc test (pokud existovaly rozdíly mezi skupinami). Byly vypočteny 95% intervaly spolehlivosti (CI) průměrných rozdílů. K interpretaci ES pro statistické rozdíly v ANOVA jsme použili eta square klasifikované jako malé (0,010 < η2 ≤ 0,059), střední (0,059 < η2 ≤ 0,138) a velké (η2 > 0,138) (Cohen, 1988). Ke zkoumání přesnosti a variability predikčních rovnic byla použita Blandova-Altmanova analýza (Bland a Altman, 1986). Souvislosti mezi naměřenou hodnotou HRmax a věkem byly stanoveny pomocí Pearsonova součinového momentového korelačního koeficientu (r). Velikost korelačních koeficientů byla považována za triviální, pokud r ≤ 0,10, malou, pokud 0,10 ≤ r < 0,30, střední, pokud 0,30 ≤ r < 0,50, velkou, pokud 0,50 ≤ r < 0,70, velmi velkou, pokud 0,70 ≤ r < 0,90, téměř dokonalou, pokud r ≥ 0,90, a dokonalou, pokud r = 1,00 (Batterham a Hopkins, 2006). Dále jsme použili lineární regresi k modelování predikce HRmax z věku v celém vzorku a u každého pohlaví. Lineární regrese byla pro tuto analýzu kvalifikována místo nelineární regrese, protože byly prokázány minimální rozdíly mezi lineárními, kvadratickými a polynomickými rovnicemi (Ozemek et al., 2017). Hladina významnosti byla stanovena na α = 0,05.

Výsledky

Tabulka 1. Popisné charakteristiky účastníků.

Obrázek 1.

. Vztah mezi naměřenou maximální srdeční frekvencí a věkem

Obr. 2

Obr. 2. Vztah mezi naměřenou maximální srdeční frekvencí a věkem. Bland-Altmanovy grafy naměřené maximální rychlosti v porovnání s Foxovým vzorcem.

Obr. 3

Obr. 3. Srovnání naměřené maximální rychlosti s Foxovým vzorcem. Bland-Altmanovy grafy naměřené maximální rychlosti ve srovnání s Tanakovým vzorcem.

Diskuse

Předkládaná studie se zabývala otázkou, zda jsou široce používané rovnice predikce HRmax založené na věku, Foxův vzorec 220-věk nebo Tanakův vzorec 208-0,7 × věk, platné u rekreačních maratonských běžců, protože žádná studie se tímto tématem dříve nezabývala. Předpokládali jsme, že tyto rovnice budou v našem vzorku nadhodnocovat HRmax vzhledem k jejich předpokládanému nižšímu HRmax ve srovnání s nesportovci (Zavorsky, 2000). Hlavními zjištěními bylo, že (a) Fox-HRmax a Tanaka-HRmax nadhodnocovaly HRmax u žen o ~5 tepů/min, (b) Fox-HRmax podhodnocoval HRmax u mužů o ~3 tepů/min, (c) Tanaka-HRmax byl podobný naměřenému HRmax u mužů a (d) hlavní vliv metod hodnocení na HRmax byl větší u žen než u mužů.

Nadhodnocení HRmax u žen pomocí rovnic pro predikci na základě věku bylo v souladu s předchozími zjištěními (Esco et al., 2015). Například vzorce Fox a Tanaka poskytovaly výrazně vyšší odhady o 7-13 tepů/min ve srovnání s pozorovaným HRmax u vysokoškolaček (Esco et al., 2015). Vzhledem k tomu, že volba metody hodnocení měla u žen větší rozsah než u mužů, je nadhodnocení HRmax u maratonských běžkyň problémem, kterým by se měl zabývat budoucí výzkum a vyvinout predikční rovnici specifickou pro daný sport.

Shoda mezi naměřenými hodnotami a hodnotami podle Tanaky zjištěnými u maratonských běžců mužů byla v souladu s předchozím výzkumem u mladých fyzicky aktivních mužů (Barboza et al., 2016), ale ne se studií na sedavých dospělých, která ukázala, že Fox a Tanaka-HRmax nadhodnotili HRmax u sedavých dospělých o 2-4 tepů/min (Camarda et al., 2008). Camarda et al (2008) zjistili, že Tanaka-HRmax nadhodnotil HRmax u mužů pouze o 1 bpm. Tanaka-HRmax poskytoval hodnoty bližší HRmax než Fox-HRmax u dospělých s nadváhou (Franckowiak et al., 2011) a mladých fyzicky aktivních osob (Barboza et al., 2016). Na druhou stranu Fox-HRmax podhodnocoval HRmax u starších dospělých (Whaley et al., 1992). U dospělých mužů Tanaka-HRmax podhodnotil HRmax o 5 tepů/min, zatímco mezi Fox-HRmax a naměřenou HRmax nebyl žádný rozdíl (Nikolaidis, 2015). Rozdíly mezi výsledky této studie a předchozími výzkumy je třeba přičíst chronické fyziologické adaptaci rekreačních maratonců na vytrvalostní trénink. Zavorsky (2000) zdůraznil, že vytrvalostní trénink vede ke snížení HRmax v důsledku vnějších/autonomních (např. zvětšení objemu plazmy) a vnitřních/neautonomních faktorů (např. změna elektrofyziologie sinoatriálního uzlu).

Mírná interakce pohlaví × metoda hodnocení na HRmax naznačila, že při predikci HRmax by mělo být zohledněno pohlaví. Ženy maratonské běžkyně byly mladší o 3,6 roku a měly o 4,1 bpm nižší naměřenou HRmax než muži, což naznačuje relativně nižší HRmax, pokud by pohlaví odpovídala věku. Toto pozorování bylo ve shodě s předchozí studií, která ukázala rozdíl v HRmax mezi pohlavími (Hakki et al., 1983).

Naměřená HRmax je ve shodě s předchozími zjištěními u věkově srovnatelných lidí (Arena et al., 2016); nicméně odchylka v našem vzorku byla menší, což by mělo být přičítáno homogenitě vzorku. Na druhou stranu sklony lineárních regresí naznačovaly, že HRmax klesá rychleji u mužů než u žen, což bylo v rozporu s předchozí studií na zdravých dospělých, která ukázala opačný trend (Shargal et al., 2015). Vysvětlením tohoto rozporu může být odlišná charakteristika vzorků (věk a sport).

Omezením této studie bylo, že se zaměřila na predikci HRmax pouze z věku s vyloučením dalších parametrů, které by mohly zlepšit přesnost predikce. Například Barboza et al. (2017) doporučili rovnici zahrnující věk a HR při 150 W vyvolané během GXT na bicyklovém ergometru u zdravých mladých dospělých mužů. V jiné studii byly prediktory HRmax způsob cvičení, úroveň kondice, kontinent a věk (Londeree a Moeschberger, 1982). Kromě toho je třeba opatrnosti při zobecňování hodnot získaných při GXT v laboratoři na jiná prostředí, např. testování v terénu, trénink a závody, protože ty mohou vyvolat vyšší hodnoty (Coutinho et al., 2017). Nicméně silnou stránkou této studie byla její novost, neboť byla jako první kontaktována na rekreačních maratonských běžcích. Vzhledem k rostoucímu počtu těch, kteří se účastní maratonských závodů, mají naše zjištění velkou praktickou hodnotu pro účely testování a tréninku. Navzdory rozdílnému prostředí v laboratoři a v terénu nepozorovaly srovnávací studie žádný (Krautgasser et al., 2011; Alemdaroglu et al., 2012) nebo prakticky zanedbatelný rozdíl (Meyer et al., 2003) v HRmax mezi těmito dvěma podmínkami. Závěry této studie by proto mohly být použity jak v laboratorních, tak v terénních podmínkách, např. při běžeckých trénincích venku. Kromě toho by tyto poznatky měli využít i fyziologové provádějící zátěžové testy, aby mohli správně vyhodnotit HR jako kritérium dosažení VO2max.

Závěry

Na základě těchto zjištění doporučujeme další využití Tanakova vzorce u mužů rekreačních maratonců s podobnými tréninkovými charakteristikami, jaké měli účastníci této studie. Kromě toho by fyziologové zabývající se zátěží a sportovní vědci měli při provádění zátěžových testů nebo předepisování tréninkového programu spoléhajícího se na HR zvážit zjištěné rozdíly mezi různými metodami hodnocení.

Příspěvky autorů

PN provedla laboratorní analýzy, statistické analýzy a vypracovala návrh rukopisu; TR a BK se podílely na vypracování rukopisu.

Prohlášení o střetu zájmů

BK byl zaměstnán ve společnosti Medbase St. Gallen Am Vadianplatz.

Ostatní autoři prohlašují, že výzkum byl prováděn bez jakýchkoli komerčních nebo finančních vztahů, které by mohly být chápány jako potenciální střet zájmů.

Borg, G. (1988). Borgova škála vnímané námahy a bolesti. Champaign, IL: Human Kinetics.

Google Scholar

Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2nd Edn. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Hakki, A. H., Hare, T. W., and Iskandrian, A. S. (1983). Predikce maximální tepové frekvence u mužů a žen. Cardiovasc. Rev. Rep. 4, 997-999.

O’Connor, P. J. (2007). Monitoring and titrating symptoms: a science-based approach to using your brain to optimise marathon running performance [Sledování a titrace symptomů: vědecky podložený přístup k využití mozku k optimalizaci výkonu při maratonském běhu]. Sports Med. 37, 408-411. doi: 10.2165/00007256-200737040-00035

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

Pařízková, J. (1978). „Lean body mass and depot fat during autogenesis in humans,“ in Nutrition, Physical Fitness and Health: International Series on Sport Sciences, eds J. Parizkova and V. Rogozkin (Baltimore: University Park Press), 20.

Zavorsky, G. S. (2000). Důkazy a možné mechanismy změněné maximální tepové frekvence při vytrvalostním tréninku a zkracování. Sports Med. 29, 13-26. doi: 10.2165/00007256-200029010-00002

PubMed Abstract | CrossRef Full Text | Google Scholar

.